第三代半导体材料将大规模应用

这是一场代价昂贵的比拼，据公开数据，2020 年暑期，猿辅导、学而思网校、作业帮和跟谁学四家营销推广预算分别为 15 亿元、12 亿元、10 亿元、8 亿元。暑期投放结束后，四家总计 45 亿元的预算实际变成了 60 亿元。

　　而频频出现在电梯间的斑马 AI、瓜瓜龙启蒙和腾讯开心鼠等三家头部机构也不甘示弱。根据“创业最前线”，2020 年 9 月份，斑马 AI 仅在抖音等线上效果类媒体上的日均投放量就达到 600 万元左右，一个月下来投放额接近 2 个亿。

　　除品牌投放外，各家也不断推出免费课程或低价课 ：有道精品课把价格压到 3 元 2 节语文课，作业帮“9 元 5 节课”的试听套餐广告也频繁刷屏，猿辅导网课官方抖音号直播间报名小学初中阶段的寒假语数双科特训班 2 科 24 课时的课程，则只需 30 元，还包邮送 22 件教辅文具。

　　但持续烧钱，并不意味着市场一定会买单。

　　“大家的确都在烧钱，但不一定烧对了。”一名线上网校的销售负责人告诉锌刻度，低价班虽然能快速引流，但留存率并不算太好。他所在的网校正反复强调，“不能把低价班当作救命稻草，重点仍要放在教学质量上’。”

　　高思教育在线业务负责人温鑫在接受媒体采访时也表示，低价就像裸泳，反而能证明机构实力。

　　大家都是低价，就看谁教学、服务上的体验更好。“在某种程度上，在线课程转化率能说明问题。正常情况下，在线课程转化率在 20%—40% 之间，能达到 40% 应该算不错的了。”
 

当时监狱检察官提醒他：如果乖乖认罪，作为交换条件，他将在监狱中服刑 6 年，直到他服完 85% 的刑期就可以提前释放，其中还有 3 年假释。

　　但帕克斯认为，如果他接受审判，检察官会根据他以前的犯罪历史寻求 20 年或更长时间的判决。

　　他曾因贩卖毒品而被定罪 6 年，但出狱后决定改过自新，找到一份文员的工作，与未婚妻过着安稳的生活，但这件“人脸识别”案件，打破了他的宁静。

　　由此，他也开启了一年多的诉讼之旅。

　　帕克斯的律师顿对镇政府、警察局和包括市长约翰-麦科马克在内的公职人员提起诉讼，指控调查人员依靠面部识别软件侵犯了他客户的权利。

　　市长的发言人表示，镇政府还没有看到民事申诉，无法发表评论。

　　目前，一名高级法院的法官已经开始向检察官办公室施压，要求他们在案件中拿出更多的证据，而不仅是面部识别软件。

　　总之，看起来事情还没结束。

　　抓罪犯，人脸识别说了算不算？

　　无独有偶，这不是美国第一次出现人脸识别抓错人。帕克斯被抓还不是类似事件中最严重的一起。

　　2014 年，一位名叫史蒂夫·塔利（Steve Tally）的财务顾问被诬告抢劫了两次银行。

　　第一次是在当年 5 月 14 日，第二次是在他被捕前 10 天，也就是 9 月 5 日，并且被控在第二次抢劫中殴打一名警官。

　　在警方公开发布 9 月份抢劫案的监视图像之后，认识塔利的三个熟人拨打了警方热线，并指出了塔利外表与劫匪之间的相似之处。就连塔利的前妻在看了警方提供的图片后，也认为是他。

　　但塔利有充分的不在场证据：他当时正在一家公司里上班。

　　警方没有理会，还把塔利关押了两个月，在这期间打伤了他。

　　直到两个月后，塔利的辩护人拿出了他在公司上班的监控录像，塔利才得到释放。

　　人脸识别可以作为指控一个人的确切证据吗？

　　2009 年，美国国家科学院的一篇论文指出：除了 DNA 测试外，没有其他法医证据方法可以可靠且始终如一地“证明证据与特定个人或资料来源之间的联系”。

　　从技术上来说，人们无法从人脸识别上确定某个嫌疑人的唯一性。

　　而 FBI 的法医音频视频图像分析部门自己也知道，人工进行人脸比对，结论最终会基于个人观点。

　　那么机器的算法就一定靠谱吗？
 

趋势五、脑机接口帮助人类超越生物学极限

　　脑机接口是新一代人机交互和人机混合智能的关键核心技术。脑机接口对神经工程的发展起到了重要支撑与推动作用，帮助人类从更高维度空间进一步解析人类大脑的工作原理。脑机接口这一新技术领域探索性的将大脑与外部设备进行通信，并借由脑力意念控制机器。例如在控制机械臂等方面帮助提升应用精度，将为神智清醒，思维健全，但口不能言、手不能动的患者提供精准康复服务。

　　趋势六、数据处理实现“自治与自我进化”

　　随着云计算的发展、数据规模持续指数级增长，传统数据处理面临存储成本高、集群管理复杂、计算任务多样性等巨大挑战；面对海量暴增的数据规模以及复杂多元的处理场景，人工管理和系统调优捉襟见肘。因此，通过智能化方法实现数据管理系统的自动优化成为未来数据处理发展的必然选择。人工智能和机器学习手段逐渐被广泛应用于智能化的冷热数据分层、异常检测、智能建模、资源调动、参数调优、压测生成、索引推荐等领域，有效降低数据计算、处理、存储、运维的管理成本，实现数据管理系统的“自治与自我进化”。

　　趋势七、云原生重塑 IT 技术体系

　　在传统 IT 开发环境里，产品开发上线周期长、研发效能不高，云原生架构充分利用了云计算的分布式、可扩展和灵活的特性，更高效地应用和管理异构硬件和环境下的各类云计算资源，通过方法论工具集、最佳实践和产品技术，开发人员可专注于应用开发过程本身。未来，芯片、开发平台、应用软件乃至计算机等将诞生于云上，可将网络、服务器、操作系统等基础架构层高度抽象化，降低计算成本、提升迭代效率，大幅降低云计算使用门槛、拓展技术应用边界。

　　趋势八、农业迈入数据智能时代

　　传统农业产业发展存在土地资源利用率低和从生产到零售链路脱节等瓶颈问题。以物联网、人工智能、云计算等为代表的科学技术正在与农业产业深度融合，打通农业产业的全链路流程。结合新一代传感器技术，农田地面数据信息得以实时获取和感知，并依靠大数据分析与人工智能技术快速处理海量领域农业数据，实现农作物监测、精细化育种和环境资源按需分配。同时，通过 5G、物联网、区块链等技术的应用确保农产品物流运输中的可控和可追溯，保障农产品整体供应链流程的安全可靠。农业将告别“靠天”吃饭进入智慧农业时代。

　　趋势九、工业互联网从单点智能走向全局智能

　　受实施成本和复杂度较高、供给侧数据难以打通、整体生态不够完善等因素限制，目前的工业智能仍以解决碎片化需求为主。疫情中数字经济所展现出来的韧性让企业更加重视工业智能的价值，加之数字技术的进步普及、新基建的投资拉动，这些因素将共同推动工业智能从单点智能快速跃迁到全局智能，特别是汽车、消费电子、品牌服饰、钢铁、水泥、化工等具备良好信息化基础的制造业，贯穿供应链、生产、资产、物流、销售等各环节在内的企业生产决策闭环的全局智能化应用将大规模涌现。

　　趋势十、智慧运营中心成为未来城市标配

　　在过去 10 年时间里，智慧城市借助数字化手段切实提升了城市治理水平。但在新冠疫情防控中，一些所谓的智慧城市集中暴露问题，特别是由于“重建设轻运营”所导致的业务应用不足。在此背景下，城市管理者希望通过运营中心盘活数据资源、推动治理与服务的全局化、精细化和实时化。而 AIoT 技术的日渐成熟和普及、空间计算技术的进步，将进一步提升运营中心的智慧化水平，在数字孪生基础上把城市作为统一系统并提供整体智慧治理能力，进而成为未来城市的数字基础设施。

 

（编辑：漯河站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!